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千问事业部-领域数据高级专家-杭州
千问事业部-领域数据高级专家-杭州
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据科学
数据科学
Ai Agent
Nlp
Rag
向量检索
大模型 (Llm)
数据分析
数据工程
知识图谱
质量控制
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
顶尖大厂核心AI数据岗，技术前沿性强，发展机会极佳，但工作强度可能较高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
与数据科学中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4820 个在招 · 其中数据科学 23 个
市场机会
选择适中
杭州 · 数据科学 · 31 个在招
职位详情
关于这个职位
负责千问智能助手领域的AI/Agent化数据建设，定义并优化多维数据质量模型
主导构建从知识抽取、清洗到评估的全流程Agent体系，推动数据流水线自动化升级，提升数据在RAG及智能问答场景中的可用性与检索效率
最低要求
{丰富的垂直领域数据建设、知识工程或数据资产化经验，其中至少1-2年在大模型、AI产品或RAG/智能问答场景有实质数据供给沉淀，完整主导过行业知识体系或数据平台从0到1建设者优先
,具备agent/LLM应用的实际建设经验：熟悉agentloop、工具调用、上下文工程、知识抽取、RAG中至少两个方向，能独立完成从设计到落地的关键攻坚
,工程与算法复合背景：熟悉NLP、知识图谱、向量化与语义索引、大模型微调或RAG等技术，能独立设计并优化面向检索与问答的知识组织方式
,具备扎实的数据分析与业务理解能力，能从下游消费需求出发定义数据指标、驱动收录策略与产品迭代
,对AI时代数据供给与知识组织的演进方向有自己的判断和决策，有把数据建设规模agent化、并跑出可量化业务收益的成功案例
}
工作职责
{面向智能助手（千问智能助手）产品的领域数据供给，主导数据建设的AI/Agent化升级，定义AI时代'什么是好的领域数据'
,定义领域数据的质量范畴：从传统'知识覆盖率'升级为覆盖度×时效性×可信度×可检索性×可引证性的多维供给质量模型，对齐下游RAG、智能问答、agent决策的真实消费需求
,建立数据供给的度量与评估体系，从用户需求匹配度、竞品对比、绝对知识覆盖等角度量化评估，用指标而非直觉驱动收录策略的持续优化
,主导知识缺口发现机制，把缺口识别从人工盘点升级为可自动观测、可回流触发补充的闭环
,数据体系建设agent、知识抽取agent、清洗与标注agent、质量评估agent，覆盖从数据获取到入库供给的全流程，把'人做的数据工程判断'外化为可复用、可评估、可回归的agent能力
,推动数据流水线从人工/半自动向智能自动化迁移，把agent挂进真实数据生产环节并产出可量化的效率与准确性收益
深入分析多源异构数据，构建面向高效检索与智能问答的知识组织方式，提升数据在下游agent消费中的可用性、可检索性与价值转化
,作为领域技术带头人，沉淀可复用的方法论、标准与工具资产，推动数据工程团队向'数据＋AI/Agent'复合能力转型
}
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI前沿赛道，接触最前沿的大模型与Agent技术栈
- 拥有海量数据资源与顶级算力支持
- 职业天花板高，易积累稀缺的行业影响力
- 技术迭代极快，需保持高强度学习
- 跨部门协作复杂，需极强的推动力
- 适合对AI底层逻辑有深刻理解、具备极强工程落地能力且渴望在前沿技术领域深耕的技术专家
缺点 / 挑战
- 需平衡技术创新与业务落地效果，压力较大
角色解读
- 可向AI数据架构师、领域技术负责人或AI产品战略专家方向发展，成为连接数据工程与大模型应用的桥梁型人才
- 负责千问智能助手领域的底层数据供给体系建设，定义高质量数据标准
- 精通AI Agent开发、RAG架构、知识图谱及NLP技术，具备从0到1搭建数据平台的实战经验
申请策略
- 准备详细的项目案例，重点阐述如何解决数据质量、知识抽取准确率等核心痛点，体现技术深度与业务价值的结合
- 突出展示在大模型数据供给、RAG系统优化或Agent自动化工作流方面的具体项目成果，强调量化收益（如效率提升百分比）
- 深化对LangChain/LlamaIndex等框架的理解，加强向量数据库与语义搜索技术的实战应用能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型的理由、遇到的瓶颈及解决方案、最终带来的业务价值
- 请分享一个你主导的从0到1的数据平台建设案例，遇到的最大挑战是什么？
- 如何评估和优化RAG系统的召回率与准确率？
- 在设计Agent工作流时，如何处理幻觉问题并确保输出的可控性？
- 如何看待未来数据工程向Agent化转型的趋势？
- 复习RAG核心技术原理、向量检索算法及最新的大模型Agent架构论文
- 梳理过往项目中关于数据治理和质量控制的细节
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
作为上市巨头的高阶技术岗位，提供具有竞争力的薪酬包和完善的福利体系，满足度高。
薪资信号偏高 (3.5千–6.0万/月)
成长发展
95较高
处于AI技术最前沿，涉及Agent、RAG等新兴领域，技术成长空间巨大，职业发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、RAG、LLM、Knowledge Graph、NLP、Vector Search
成长机会主导数据建设的AI/Agent化升级、推动数据工程团队向'数据＋AI/Agent'复合能力转型
业务类型profit_center
工作生活
50较低
互联网大厂核心研发岗位，通常工作节奏较快，JD未提及弹性工作制，WLB可能面临挑战。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
致力于构建高质量的AI数据基础设施，推动智能助手技术进步，具有显著的行业创新价值和社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号定义AI时代'什么是好的领域数据'、推动数据工程团队向'数据＋AI/Agent'复合能力转型
创新程度开拓性创新（行业首创）
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